Nghiên cứu thành lập bản đồ mưa giờ từ nguồn dữ liệu khí tượng mở phục vụ phân tích phạm vi và diễn biến ảnh hưởng của các sự kiện lũ quét

Các tác giả

1 Viện Các Khoa học Trái đất

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.17068845

Từ khóa:

bản đồ lượng mưa, lượng mưa giờ, dữ liệu khí tượng, lũ quét, API
Received 2026-06-23
Published 2025-08-30

Tóm tắt

Nghiên cứu về lũ quét và các tai biến địa chất đã có nhiều công trình tập trung vào việc phân tích nguy cơ không gian. Các công trình nghiên cứu theo diễn biến thời gian của thiên tai hiện còn hạn chế do thiếu dữ liệu mưa giờ. Các dữ liệu mưa từ trạm quan trắc truyền thống không phản ánh được phạm vi ảnh hưởng rộng của thiên tai và thường có mật độ không gian không đều và thưa ở vùng núi. Bài báo này đề xuất một phương pháp tiếp cận mới, sử dụng ngôn ngữ lập trình R để khai thác, xử lý và hiệu chỉnh dữ liệu từ các nguồn khí tượng mở, nhằm thành lập bản đồ mưa giờ lịch sử. Phương pháp này được áp dụng thử nghiệm cho ba sự kiện mưa cực đoan tại khu vực miền núi phía Bắc, bao gồm: (1) Sự kiện lũ quét ngày 01/08/2025 tại Điện Biên và Sơn La; (2) Sự kiện lũ quét ngày 18/05/2025 tại Tuyên Quang và Bắc Kạn; và (3) Sự kiện lũ quét ngày 05/08/2023 tại Yên Bái và Lai Châu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, cường độ và phạm vi mưa giờ biến đổi rất nhanh. Cường độ mưa giờ cực đại thường lớn hơn 60mm, và những vị trí có cường độ mưa này thường là những nơi chịu thiệt hại nặng nề nhất. Đặc biệt, phạm vi ảnh hưởng của các trận lũ quét thường trùng khớp với phạm vi tích lũy lượng mưa trong 24 giờ vượt quá 200mm. Quy trình thành lập bản đồ diễn biến mưa giờ cho phép nhận diện phạm vi ảnh hưởng của thiên tai lũ quét phù hợp với các thiệt hại thực tế, và là cơ sở để xây dựng công cụ thu thập dữ liệu xác định các ngưỡng cảnh báo lũ quét.

Downloads

Download data is not yet available.

Tài liệu tham khảo

[1] Cao Đăng Dư, Lê Bắc Huỳnh. “Lũ quét: Nguyên nhân và biện pháp phòng tránh”. Nhà xuất bản Nông nghiệp, 2000.

[2] Lã Thanh Hà. “Những điều cần biết về lũ quét”. Sách chuyên khảo. Nhà xuất bản Tài nguyên môi trường và Bản đồ Việt Nam, 2017.

[3] Bryndal, T. “The impact of extreme rainfall and flash foods on the food risk management process and geomorphological changes in small Carpathian catchments: a case study of the Kasiniczanka river (Outer Carpathians, Poland)”. Nat Hazards Vol88(1):95–120. 2017

[4] Fei He, Suxia Liu, Xingguo Mo & Zhonggen Wang. “Interpretable flash flood susceptibility mapping in Yarlung Tsangpo River Basin using H2O Auto-ML”. Sci Rep 15, 1702, 2025.

[5] Al-Kindi, K.M., Alabri, Z. “Investigating the Role of the Key Conditioning Factors in Flood Susceptibility Mapping Through Machine Learning Approaches”. Earth Syst Environ 8, 63–81, 2024.

[6] Nguyễn Thị Mỹ Duyên, Hà Quang Hải. “Xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét ở huyện Hương Khê, Hà Tĩnh”. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, Vol 20 số T4-2017.

[7] Đào Minh Đức, Vũ Cao Minh, Hoàng Hải Yến, Phạm Quang Anh, Đặng Kinh Bắc. “Đánh giá nguy cơ hình thành lũ quét trên suối Nghĩa Đô, huyện Bảo Yên, tỉnh Lào Cai bằng phương pháp phân tích thống kê”. Tạp chí Khí tượng thủy văn EME4, 341-354, 2022.

[8] Vũ Cao Minh. Nghiên cứu đánh giá tai biến lũ quét – lũ bùn đá các tỉnh phía Bắc - đề tài nhánh thuộc đề tài “Nghiên cứu đánh giá tổng hợp các loại hình tai biến địa chất lãnh thổ Việt Nam và các giải pháp phòng chống” Đề tài NCKH độc lập cấp Nhà nước 1999- 2003 Viện Địa chất, 2013.

[9] Lê Bắc Huỳnh, Dương Thiên Lý. “Khái quát về những đặc điểm hình thể thời tiết gây mưa dẫn tới hình thành lũ lớn trên hệ thống sông Hồng - Thái Bình”. Tạp chí Khí tượng thủy văn 1992, 382, 5-13, 1992.

[10] Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horányi, A., Muñoz Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Rozum, I., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Dee, D., Thépaut, J-N. “ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present”. ECMWF 2023.

[11] Huffman, G. J., Bolvin, D. T., Braithwaite, D., Hsu, K., Joyce, R., Kidd, C., ... & Xie, P. “Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) algorithm theoretical basis document (ATBD)” Version 06. NASA, 2020.

[12] Vennari Carmela, Parise .M, Nicoletta Santangelo, Antonio Santo. “A database on flash flood events in Campania, southern Italy, with an evaluation of their spatial and temporal distribution”. Natural Hazards and Earth System Sciences. Vol 16(12):2485-2500, 2016.

[13] Lyra, G.., Oliveira‐Júnior, J. F.., & Zeri, Marcelo. Cluster analysis applied to the spatial and temporal variability of monthly rainfall in Alagoas state, Northeast of Brazil. International Journal of Climatology, 34, 2014 .

[14] Mondal, Arun., Khare, D.., & Kundu, S. Spatial and temporal analysis of rainfall and temperature trend of India. Theoretical and Applied Climatology , 122, 143-158, 2015.

[15] Đỗ Hồng Hoạt, Lê Ngọc Quyền, Vũ Diệu Hồng, Nguyễn Công Thành. “Xây dựng công cụ ước lượng mưa từ độ phản hồi radar bằng công nghệ AI”. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 747, 70-80, 2023.

[16] Trần Trung Hiếu, Phạm Văn Tiền, Nguyễn Công Quân, Trần Quốc Cường, Phạm Thanh Hải, Chu Văn Dũng, Nguyễn Trung Thành, Nguyễn Đức Anh và Bùi Phương Thảo. “Đánh giá phạm vi ảnh hưởng dòng lũ bùn đá bằng mô hình LAHARZ - Trường hợp nghiên cứu tại lưu vực đầu nguồn bản Trống Là, xã Hồ Bốn, Mù Cang Chải, Yên Bái”. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 66, kỳ 1, tr. 31-42, 2025.

[17] Zippenfenig, P. Open-Meteo.com Weather API. Zenodo., 2023.

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2025-08-30

Cách trích dẫn

[1]
“Nghiên cứu thành lập bản đồ mưa giờ từ nguồn dữ liệu khí tượng mở phục vụ phân tích phạm vi và diễn biến ảnh hưởng của các sự kiện lũ quét”, GeocartaGIS, vol 11, số p.h 04, tr 81–93, tháng 8 2025, doi: 10.5281/zenodo.17068845.

Các bài báo tương tự

1-10 trên 64

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.